Opioid use in long term cancer survivors.
Notice bibliographique
Résumé
6520 Background: Our research team previously found that the rate of opioid use in cancer patients surviving at least 5 years beyond diagnosis was 1.2 times higher compared with age-sex matched controls without cancer. The purpose of this study was to evaluate the factors associated with opioid use after 5 years of survival from cancer diagnosis. Methods: We conducted a retrospective cohort study using linked provincial administrative data. Patients were aged 24-70 and economically disadvantaged, making them eligible for government funded pharmacare. The index date was defined as the 5 year anniversary from the diagnosis date. Patients were accrued continuously between April 1, 2010 and March 31, 2015 on their index date. Those with any evidence of recurrence (resuming anti-cancer therapy, palliative care) were excluded. Patients were observed until death, relapse or end of data accrual. The main outcome was opioid prescription rate after index date. The main exposures were opioid use prior to diagnosis date, opioid use between diagnosis date and index date (none, continuous, at diagnosis only, other), certain cancer surgeries (e.g. thoracotomy) and chemotherapy agents known to cause neuropathy. A negative binomial regression model was used to estimate the relative rates of opioid use after index date. Results: Our cohort included 7,431 individuals. The factors most strongly associated with a higher rate of opioid use after index date was continuous opioid use between diagnosis and index date. The RR was 63.4 (95% CI 39.4-102.1) for those with no pre-diagnosis opioid use and 76.6 (95% CI 40.7-144.0) for those with pre-diagnosis opioid use. The only group with no increased risk used opioids only at diagnosis and had no prior use. Surgery was not significant. Chemotherapy was not significant with the exception of those who used opioids initially. A history of depression, comorbidity and more than 2 years of diabetes were also associated with higher risk. Conclusions: Cancer patients who use opioids continuously after diagnosis are at increased risk of continued use after 5 years of survival. Further work is needed to understand the reasons for ongoing use after diagnosis. Increased attention is needed to ensure safe prescribing for this group to minimize issues with dependence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».